『GIVEとGMM。』

こんにちは第4回を担当させていただく@housecat442です。 今回は第2回に引き続いて操作変数法をGMMの特殊ケース(GIVE)として説明し、最後に一般的なＧＭＭをさくっと説明しようと思います。 さて今回の記事はGMMというお題目なのですが、この推定方法の何がそんなにうれしいのでしょうか？ 一般的に言われることは以下の3つだと思います。 １．そもそも分布の仮定がいらない。 ２．未知の形の分散不均一があってもオッケー ３．モデルが一階の条件から解けないような場合でもパラメーターが推定できる。 アナリストから見ればこれらの条件は結構おいしそうに見えるのではないでしょうか。 ではインターネット広告を分析するうえでうれしい事って何でしょうか？ １．IVを大量に導入して運用型広告の分析で起きる問題を改善できる ２．Dynamic Panelの様な分析で用いることでより高い推定精度を期待できる